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出版日期

2023~2024 (2)
2021~2022 (2)
2019~2020 (1)
2017~2018 (1)
2017年以前 (1)
裝訂方式

平裝 (7)
作者

王雪秋、董小剛 (2)
秦喜文、董小剛 (2)
張海燕、董小剛 (1)
王新民、董小剛 (1)
秦喜文、董小剛、劉銘、譚佳偉 (1)
出版社/品牌

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北京大學出版社 (2)
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7筆商品,1/1頁
計算方法簡明教程(簡體書)
滿額折
作者:王新民; 董小剛  出版社:科學出版社  出版日:2021/08/16 裝訂:平裝
本書著重介紹了能夠在計算機上得以實現的一些數值解法。主要包括一元與二元函數代數插值,樣條函數插值;正交多項式及其應用,函數的最佳一致逼近與最佳平方逼近;數值積分及應用;線性代數方程組的直接解法與迭代解法;非線性方程和方程組的迭代方法;矩陣特徵值與特徵向量的計算;常微分方程初值問題的數值解法;偏微分方程初、邊值問題的有限差分法和有限元法。並且針對各種算法討論了誤差估計以及方法的收斂性和穩定性等問題。
庫存:1
定價:354 元, 優惠價:87 308
統計學理論與實務(第2版)(簡體書)
滿額折
作者:王雪秋; 董小剛  出版社:北京大學出版社  出版日:2024/06/01 裝訂:平裝
本書以統計學基本步驟為主線,從最為基礎的收集和整理數據開始,漸次介紹數據分析的兩種方法:描述統計分析和推斷統計分析。對變量的分析也由研究單一變量間的關係逐步過渡到對二維變量及多元變量的分析,其間適時配以案例。考慮到學生的向量代數的基礎,回歸分析中主要是以單個方程為主。本書共分 8 章,具體內容包括:總論、統計數據的收集與處理、統計數據的整理與圖形展示、統計數據的指標度量、參數估計、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析。本書既可作為高等院校財經管理類專業的本、專科生教材,也可作為相關工作人員自學參考用書。
庫存:2
定價:270 元, 優惠價:87 235
統計學理論與實務(簡體書)
滿額折
作者:王雪秋; 董小剛  出版社:北京大學出版社  出版日:2019/07/11 裝訂:平裝
本書以統計學基本步驟為主線,從最為基礎的收集和整理資料開始,漸次介紹資料分析的兩種方法:描述性統計分析和推斷性統計分析。對變數的分析也由研究單一變數間的關係逐步過度到對二維變數以及多元變數的分析,其間適時配以案例。
海外經銷商無庫存,到貨日平均30天至45天
定價:180 元, 優惠價:87 157
數學實驗(簡體書)
滿額折
作者:秦喜文; 董小剛  出版社:科學出版社  出版日:2017/05/26 裝訂:平裝
第一章為緒論,系統的說明MATLAB軟件的發展史及數學實驗課程的重要性。第二章到第五章為一元函數微積分、多元微積分、線性代數、概率論與數理統計等高等數學內容的涉及,第六章為數學綜合實驗。通過本教材的學習,目的是使學生掌握數學實驗的基本思想與方法,培養學生從問題出發,借助計算機及數學軟件,培養學生進行數值計算與數據處理的能力。
海外經銷商無庫存,到貨日平均30天至45天
定價:174 元, 優惠價:87 151
作者:張海燕; 董小剛  出版社:科學出版社  出版日:2011/05/01 裝訂:平裝
《經濟周期波動的動態模型與計量分析方法》(作者張海燕、董小剛)對國內外經濟周期動態模型理論及其發展歷史進行了概括和總結;對國內外經濟周期波動的經驗研究方法進行了系統的梳理,并結合我國的實際經濟運行狀況和特定的歷史時期特徵,嘗試將模型加以適當推廣;在此基礎上,從經濟結構、貨幣金融等不同角度全面剖析了我國的經濟周期波動機制和政策反應機制,并依據實證結果提出政策建議。 《經濟周期波動的動態模型
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自適應數據分析方法:理論與應用(簡體書)
滿額折
作者:秦喜文; 董小剛  出版社:科學出版社  出版日:2021/12/13 裝訂:平裝
本書以高頻數據為主要研究對象,將不同的自適應分析方法(經驗模態分解、整體經驗模態分解、自適應噪聲的完備經驗模態分解、局部均值分解、總體局部均值分解)應用到金融高頻數據的波動率估計中,並比較分析了基於自適應分析方法的波動率估計的優缺點、精度以及未來的應用和發展。對波動率進行估計可以有效地把握市場的運行規律,這為今後的資產定價和風險管理的研究都提供了參考依據,同時也為我國股票市場的波動率估計提供了新的思路。
海外經銷商無庫存,到貨日平均30天至45天
定價:408 元, 優惠價:87 355
數學建模(Python版)(簡體書)
滿額折
作者:秦喜文; 董小剛; 劉銘; 譚佳偉  出版社:清華大學出版社(大陸)  出版日:2024/05/01 裝訂:平裝
本書包括運籌優化、圖論模型、微分方程、隨機模擬和統計方法等傳統建模方法,同時還增設了智能優化算法、機器學習方法和深度方法,可以滿足廣大讀者和參賽者的學習需求。本書算法實現以Python語言為主,每章內容均有詳細的代碼,可以幫助讀者高效掌握Python編程實現算法。本書共包含19章,前兩章為基礎部分,分別為數學建模簡介和Python簡介; 第3~11章為傳統建模方法部分,其中,第3章和第4章分別介紹運籌優化中的線性規劃和非線性規劃,第5章介紹圖論,第6章介紹微分方程,第7章介紹插值與擬合,第8章介紹隨機模擬,第9~11章介紹統計方法,包括回歸分析、聚類分析和主成分分析; 第12~19章為智能優化和機器學習部分,其中,第12~14章為智能優化,分別介紹模擬退火算法、遺傳算法和粒子群優化算法,第15~19章為機器學習方法,分別介紹支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡和深度學習。本書可作為高等學校數學建模、數學實驗課程教材,也可作為數學建模競賽的培訓教材。
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定價:354 元, 優惠價:87 308

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